Xiaomi merilis MiMo-V2.5 dan langsung menempatkannya di kelas model AI luas. Model ini sejak awal rampung dibuat multimodal, jadi tidak hanya mengolah teks, tetapi pun gambar dan video dalam satu sistem. Xiaomi pun menambahkan kemampuan agentic, yang membuat model mampu menjalankan tugas yang lebih kompleks tanpa banyak instruksi manual.
Demi melihat posisinya, Xiaomi membandingkan MiMo-V2.5 melalui beberapa model luas yang usai lebih dulu dikenal. Ada DeepSeek-V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.6, sampai Gemini 3.1 Pro yang dijadikan acuan. Dari hasil yang dibagikan, MiMo-V2.5 terlihat dapat bersaing, terutama di tugas yang melibatkan eksekusi instruksi.
Salah satu hal menarik muncul di pengujian coding internal mereka. Versi standar MiMo-V2.5 dapat mengejar performa versi Pro, meski demikian melalui kebutuhan komputasi yang lebih rendah. Ini menghasilkan model tersebut terasa lebih efisien, tidak sekadar mengandalkan ukuran besar.
Di sisi lain, kemampuan memahami gambar dan video pun ikut diuji. Xiaomi menyebut hasilnya setara menggunakan model closed-source yang selama ini lebih dominan di area tersebut. Artinya, MiMo-V2.5 tidak hanya kuat di teks, meski demikian pun cukup seimbang di berbagai jenis input.
Model ini dilatih menggunakan 48 triliun token, angka yang menunjukkan skala pengembangannya. Xiaomi merilis dua varian memakai perbedaan kolosal di jumlah parameter dan kapasitas aktifnya. Dukungan konteks hingga 1 juta token demikian pula membuatnya dapat menangani input yang panjang tanpa simpel kehilangan konteks.
Soal akses, MiMo-V2.5 memang sanggup diunduh dan dijalankan sendiri. Namun, kebutuhan hardware-nya tidak main-main, bahkan GPU kelas atas seperti RTX 5090 masih belum cukup. Pilihan yang lebih masuk akal bagi dewasa ini ada di API atau AI Studio milik Xiaomi, meski platform tersebut belum selalu stabil.
Xiaomi terlihat tidak hanya ingin punya model sendiri, meski demikian serta ikut membuka akses lewat pendekatan open-weight. Ini mampu menarik bagi pengembang yang ingin fleksibilitas lebih kolosal. Menarik bagi dilihat, apakah model seperti ini mampu kilat dipakai luas, atau tetap kalah praktis dibanding layanan AI tertutup yang telah lebih dulu mapan.
Sumber
